モデルは最初のポイント値に「ロック」されています以下のいくつかのサンプルで示されているように、私は減衰プロセスを研究しています。 開始点が高いほど、減衰が速くなります。 アイデアは、からいつでも値を予測することですopint測定された初期値。 モデルを「ロック」して、ゼロ時点で予測値が正確に測定された初期値になるようにしたいと思います。 そうでない場合は、以下のグラフのように、一部のサンプルでは、短時間としての予測が大きく外れることがあります。
これを行う方法についてのヘルプは大歓迎です!
他のRe: モデルは最初のポイント値に「ロック」されていますやあ@アケ、
フォーラムで誰かに「タグ付け」したい場合は、「@」記号を使用すると、Web インターフェースがタグ付けする人を提案します。通常は、スレッドに関連する人のみですが、知る別のユーザーの名前を入力すると、そのユーザーのリンクが表示されます。
とにかく、データが物理的なプロセスから得られたものである場合、観察される減衰曲線を説明する既知の方程式があるはずだと思います。 しかし、JMP は依然としてあなたのやりたいことを実行できます。 データが積み重ねられた形式であると、実際に役立ちます。
これを行う 1 つの方法は次のとおりです。[分析] > [特殊モデリング] > [曲線の適合] に移動し、次に示すように列をキャストします。
次のような画面が表示されます。赤いホットボタン > Exponential Growth and Decay > Fit Exponential 2P (two-parameter) に移動します。
次に、レポート出力でこれを取得します。
Exponential 2P の横にある赤いホットボタンに移動した場合は、[数式の保存] > [予測数式の保存] を選択します。
次に、「タイプ」に基づく予測式を持つデータ テーブルの列を取得します。
:Time=0 の値が元の値に非常に近いことがわかります。 また、V vs V Predictor() のグラフ ビルダーを実行する場合は、データ テーブルに保存した緑色のスクリプトを参照してください。 データ テーブルにいくつかのスクリプトが保存されているので、チェックアウトしてください。 Group と Z の Sample と Type を入れ替えてみてください。 1 つは :Sample でグループ化され、もう 1 つは :Type でグループ化されるため、これらはわずかに異なるモデルになります。
これはあなたが望むようになるはずです。 タイプ別にグループ化すると、指数の減衰定数が互いに同一ではないことがわかります。 y 切片の値を修正できる他の唯一の方法 (私が考えることができる) は、By フィールドに Type を指定して y by x を適合させることです。 ただし、V 列のログを取得して、V 列の変換を行う必要があります。 グラフは線形になるはずです。線をデータに当てはめると、Fit Special... を実行して、y 切片を最初の V の対数の正しい値に強制できます。スクリプトを保存しました。確認できるデータ テーブルに追加します。各サンプルとタイプを個別に実行するように設定されています。 勾配は同じではないため、指数関数的減衰定数も同じではありません。
これにより、少なくとも順調に進むはずです。 ちなみにクールなデータセットとプロジェクト！
お役に立てれば！、
DS
Re: モデルは最初のポイント値に「ロック」されていますまたはここ。 フォーラムへの投稿は初めてです。 
Re: モデルは最初のポイント値に「ロック」されています私はあなたがそれを発見するための返信として私の更新を入れるべきだったことを認識しているので、ここに上記へのポインタがあります..
Re: モデルは最初のポイント値に「ロック」されていますやあ@アケ、
当てはめモデル プラットフォームと応答曲面モデルを使用している理由はありますか? すべての減衰関数の時定数は同じですか? 崩壊過程を予測する数式または方程式が既にある場合は、それを使用します。 ただし、使用するプラットフォームに関係なく予測式を取得したら、いつでも y 切片 (初期値と思われるもの) を編集して、列 :X[1] の最初の要素にすることができます。 データ テーブルや予測式を共有できますか?
DS
アップデート：
目の前のあなたの仕事について考えていましたが、時間と初期条件に依存するプロセスを研究しているようですね。 時間の列、各減衰測定値の列で構成されたデータ テーブルがある場合は、減衰列に基づいてデータを積み重ねる「積み上げ」形式に変更することをお勧めします。 これにより、Fit Curve プラットフォームで「1 つに合わせる」ことができるデータ テーブルが作成されます。 添付されているのは、私が行ったことを示すために緑色の三角形から実行できるいくつかのスクリプトを含む更新されたデータ テーブルです。 私が生成する関数は、関数形式を持つ単純な指数関数的減衰関数です。
ここで、f_0 は初期値です。 この関数には、f_0 と時間、t の 2 つのパラメーターしかありません。したがって、Fit Curve プラットフォームで 2P 指数減衰関数を選択しました。 私が行ったように曲線に適合する場合は、必要に応じて初期値を手動で設定でき、適切に処理する必要があります。 データ テーブルや適合状況を確認できなければ、追加の支援を提供することは困難です。
Re: モデルは最初のポイント値に「ロック」されていますこんにちは、迅速な対応に感謝します!質問をより明確にする練習をします！ モデルの適合 (jmp 16) を使用して、初期値と時間を因子として応答曲面に入れています。
入力として初期値のみを使用して、すべてのサンプルに対して 1 つの予測関数のみが必要です。 私の（少しの）理解は、非線形フィットがサンプルごとに1つの予測関数を与えるということですか?
ベスト、オーケ
アップデート：
SDF1 さん、こんにちは。
おっしゃるとおり、V の初期値だけから任意の時刻 t における V の値を予測しようとしています。 あなたの提案では、各サンプルの定数を個別に知る必要があるようです。すべてのサンプルに共通の減衰曲率があると仮定する必要があるため、すべての新しいサンプルの予測を行うために initV を知るだけで済みます。 曲率が完全に指数関数的であると完全には確信が持てないので、フィット モデルと変換は、最適な曲率を見つけるための理想的なツールのようです (測定は物理的なものであるため、最適な理論上の曲率はありません)。ただし、取り除く方法がわかりません。時間ゼロでの V と Pred V の差。
フィット モデルを使用した予測 Pred V (フィット モデル) と、手動で構築された予測式 Prev V (ソルバー) および Excel のソルバーを使用して検出された定数と共に、データセットを含めました。
後者は、時間ゼロで V = initV を与えたいという私の願望を満たしますが、Excel を使用することは後退のように感じます。 jmpで同様のこと、またはそれ以上のことをしたいと思っています。
Re: モデルは最初のポイント値に「ロック」されていますやあ@アケ、
データを適合させるためにどのプラットフォームを使用していますか? フィットの y 切片を曲線の最初のデータ ポイントに制限する方法があるはずですが、これは使用しているプラットフォームによって異なる場合があります。
更新: いくつかの指数関数的減衰関数を使用して単純なテーブルを作成し、[分析] > [特殊モデリング] > [非線形] を使用して適合させ、[指数関数的 3P 減衰に適合] を使用してデータを適合させました。 次に、予測式をデータ テーブルに保存し、オフセット値を DecayX の開始値に変更しました。 これは、正しい方向に進むのに役立つはずです。
お役に立てれば！、
DS
